Application of High-Cu Compost to Dill and Peppermint
Notice bibliographique
Résumé
A controlled environment experiment was conducted to determine the effect of amending soil with various rates of high-Cu compost (0, 20, 40, and 60% compost/soil by volume) on dill (Anethum graveolens L.) and peppermint (Mentha X piperita L.) yields, on fractionation of Cu and Zn in soils, on elemental composition of soil and tissue, and on the essential oils. The compost contained about 2000 mg kg(-)(1) of Cu. Dill yields were greatest in the 20 or 40% treatments, but peppermint yields were greatest in the 20% treatment. Compost additions increased soil pH and electrical conductivity (EC), HNO(3) extractable soil B, Ca, K, Mg, Mn, P, S, Na, and Pb. Additions of high-Cu compost to soil increased tissue P, S, and Na in both crops and Mn, Mo, and Zn in dill but decreased tissue Ca, Cd, and Fe in both crops and Mn, Mo, and Zn in peppermint, increased Cu in all soil fractions including exchangeable, and increased tissue Cu of dill and peppermint as compared to unamended soil. Addition of 60% of high-Cu compost to soil resulted in 760-780 mg kg(-)(1) Cu in the growth medium. Nevertheless, Cu content in both crops reached only 12 mg kg(-)(1) DW in the 60% compost treatment, which is below the toxicity levels for plants and below the upper chronic dietary exposure for animals. The application of high-Cu compost altered chemical composition of dill and peppermint essential oils, but oils were free of Cu, Zn, Cd, Ni, Cr, and Pb. Results from this study suggest that mature composts with concentrations of Cu and Zn of 2008 and 321 mg/kg, respectively, can be used as a soil conditioner without risk for phytotoxicity or risk of increasing the normal range of Cu and Zn in crop tissue. However, the long-term effect of the accumulation of heavy metals in soils following repeated compost applications needs to be carefully considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».